đồng tối ưu
Phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật mờ (FRBC) theo tiếp cận ĐSGT trong các nghiên cứu [59], [61], [68] bao gồm hai pha với hai tiến trình tối ưu độc lập nhau. Trong pha thứ nhất, thuật toán tối ưu được sử dụng để tối ưu giá trị của các tham số ngữ nghĩa hay tập các giá trị ngôn ngữ. Sau pha thứ nhất, ta thu được tập các giá trị các tham số ngữ nghĩa sử dụng làm đầu vào cho pha thứ hai. Một thuật toán tối ưu khác được sử dụng để lựa chọn hệ luật mờ tối ưu cho FRBC. Tuy nhiên, quá trình phân tích các tiến trình tối ưu cho thấy rằng các giá trị của tham số ngữ nghĩa tối ưu thu được ở pha thứ nhất ứng với độ chính xác phân lớp tốt nhất trên tập huấn luyện có thể không cho hiệu suất phân lớp (trên tập kiểm tra) tốt nhất trong pha thứ hai hoặc là các giá trị của các tham số ngữ nghĩa ứng với độ chính xác phân lớp trên tập huấn luyện thấp hơn độ chính xác tối ưu cũng trên tập dữ liệu huấn luyện đó có thể cho hiệu suất phân lớp (trên tập kiểm tra) tốt hơn trong pha thứ hai. Mặt khác, trực quan thấy rằng, hai quá trình tối ưu tham số ngữ nghĩa của từ ngôn ngữ và tối ưu hệ luật ở hai pha khác nhau dường như là hơi gượng ép và có thể bỏ sót hoặc mất đi cơ hội tìm một kết quả tối ưu toàn cục. Dó đó, nếu phát triển được một phương pháp tối ưu đồng thời cả hai đối tượng này sẽ cho ta các hệ luật tốt hơn. Trong phần này luận án trình bày một thuật toán đồng tối ưu PSO được đề xuất mới cho việc tối ưu đồng thời giá trị của các tham số ngữ nghĩa và lựa chọn hệ luật tối ưu.